Datos cualitativos o categóricos, son aquellos que están bien definidos y su clasificación no admite sobre-posiciones. Ejemplos comunes son las "Calificaciones cualitativas de la escuela" (Sobresaliente, muy buena, buena, regular y deficiente) o las calificaciones de las entidades financieras (AAA, AAB, ...).

Roger de Piles (7 Octubre 1635 – 5 Abril 1709) pintor francés, critico de arte y diplomático. Calificó a los 56 pintores más famosos de su época (siglo XVIII). Esta calificación la plasmó en su libro "Cours de peinture par principes avec un balance de peintres". Sus datos están subidos en el set de datos painters con el que trabajaremos en esta unidad.

Comandos para cargar los datos

  • library(MASS)         # Cargamos el paquete MASS
  • painters                  #Visualizamos los datos 
  • school<-painters$School    #Clasificamos los pintores por escuelas

La frecuencia de distribución es el resumen de la ocurrencia de una variable en un grupo de categorías que no se sobre-posicionen.

  • school.freq = table(school)   # Aplicamos la función table
  • school.freq 
  • cbind(school.freq) 
    • Encuentre la frecuencia de distribución de la variable composición en el set de datos painters.

La frecuencia relativa es el resumen de la ocurrencia de una variable en un grupo de categorías que no se sobre-posicionen, en relación al tamaño de la muestra. FR=Frecuencia/Tamaño de la muestra.

  • school.relfreq = school.freq / nrow(painters) 
  • old = options(digits=1)   # Reduce el número de decimales    
  • cbind(school.relfreq)      # Presenta datos de forma vertical
    • Encuentre la frecuencia relativa de la variable composición en el set de datos painters.

Diagrama de barras

  • barplot(school.freq)         # Usamos la función barplot
  • colors = c("red", "yellow", "green", "violet", "orange", "blue", "pink", "cyan")
  • barplot(school.freq, col=colors)        # Usamos una paleta de colores

Diagrama de pastel 

  • pie(school.freq)       # Usamos la función pie
  • pie(school.freq, col=colors) 

Diagrama de pastel 3D

  •  pieval<-c(2,4,6,8)
  • pielabels<-  c("Odiamos los\n pasteles","En contra de\n  los pasteles","No nos\n  importa","Nos encantan los pasteles") # Ponemos las etiquetas
  • lp<-pie3D(pieval,radius=0.9,labels=pielabels,explode=0.05,main="Opinones de los pasteles tridimencionales") # ponemos el título
  • pielabels[4]<-"Nos morimos si no hay pasteles"
  • lp[4]<-4.8
  • pie3D(pieval,radius=0.9,labels=pielabels,explode=0.1,main="Opinones de los pasteles tridimencionales", col= c("deepskyblue1", "lightskyblue2", "lightskyblue3", "lightskyblue4"), labelpos=lp) # ponemos nuevos colores